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近年来,机器人产业正逐步向系统化、模块化、智能化方向发展,随着工业4.0标准的不断推进和人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展。
高度智能化是新一代机器人的主要共性技术需求。目前,尽管协同机器人的应用范围越来越广泛,但它需要在复杂操作能力和非结构化应用方面更加智能化。
如何快速有效地提高产品开发效率,促进产品迭代周期成为行业产品研发的重要课题,如何利用多传感器融合技术进一步加速机器人产品的智能化和平台化。
作为软硬件一体化的智能设备,多可智能应用控制器Ducomind应运而生,其诞生于多可协同机器人的不同应用场景,为终端使用场景降本增效赋予更多价值。
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深度学习,自主决策,多传感器融合。
多传感器融合技术在机器人中的应用意味着机器人智能水平的提高,Ducomind可以融合机器人力感、视觉等传感器,轻松实现柔性组装、恒力操作等。
它的核心是通过深度学习算法有效地处理和整合多传感器收集的信息,提高机器人对不确定信息的识别能力,确保有更可靠的信息利用,让机器人通过算法独立判断周围环境,独立决策,生成指令,避免独立,孤立地处理各传感器收集的信息,导致信息处理工作量的增加和信息资源的浪费,导致决策失误。特别是在视觉检测领域,基于智能算法的机器人技术与视觉技术的结合显示出巨大的优势。
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视觉算法图形化编程,标定简单。
内置丰富的图形视觉算法程序,提供丰富的2D(定位、代码扫描、测试、测量)、3D(分割、定位、测试)算法,提供简单易用的内部参数,方便三维空间内机器人和相机的坐标。在视觉检测领域,如捕捉和跟踪或视觉分拣,可以减少由于生产线的迭代和调整而给客户带来的重复编程,降低编程的门槛和难度。
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实现简单配置的多种应用包集成。
Ducomind除了软硬件的智能化和生态化外,还具有典型的应用配置模板,如分拣、包装、抛光、涂胶、检测和组装,实现一键配置和快速部署。
以可视化检验为例子,做为工业生产中不可或缺的阶段,质量检验工作流程通常是提高高效率的瓶颈。缘故取决于,传统式人工服务目视检验的方式不但存有劳动力成本费高、检验规范不统一等缺陷,检验精度也会伴随着质量检验工作人员疲惫度的提升而大幅度降低。以便应对这一挑戰,很多公司都刚开始试着应用融合视觉感知的生产流水线协作机器人来提高质量检验的高效率和精度。根据可视化检验领域的典型性应用设备,机器人可以更迅速地应用于生产流水线上。
为了帮助企业实现更多人力资源的释放和转移,提高企业生产效率,帮助企业更方便快捷地调整生产线,减少部署和停工时间,多可协同机器人+duccomind将视觉、力觉等传感器与机器人技术和人工智能技术完美融合。
作为工业和信息化部认定的专业化、新型小巨人企业的合作机器人细分领域,中科新松不断探索和创新本体和生态领域的合作机器人,不断探索更多的合作机器人应用场景,结合新兴技术,为更多的行业客户创造价值。